基于改进扩展卡尔曼滤波的爬架运行安全姿态估计

摘要：

为了实时准确地获取爬架运行时的姿态信息,提出了一种基于改进 Sage-Husa扩展卡尔曼滤波算法(improved Sage-Husa extended Kalman filter,ISHEKF)的爬架姿态估计方法.首先建立了爬架姿态估计模型,然后在扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)对传感器进行融合滤波时,加入Sage-Husa扩展卡尔曼算法(SHEKF)对时变噪声进行调节,再以协方差匹配技术对Sage-Husa进行滤波发散判定,通过在调节因子中引入爬架实时运动速度,改进滤波发散判定依据,从而满足爬架运行时高精度的滤波要求.实验结果表明:在静态实验中,以横滚角为例,ISHEKF的最大误差较SHEKF减少了21.9%,较EKF的最大误差减少了70.8%;在动态实验中,ISHEKF表现出更好的稳定性和滤波精度,能够准确反映爬架运行的状态变化.

关键词：爬架、姿态估计、扩展卡尔曼滤波、Sage-Husa滤波算法

所属期刊栏目：23

分类号：TH;TH39

资助基金：云南省重大科技专项计划;湖南省自然科学基金项目

在线出版日期：2023-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：10817-10824